


作用: 用在word2vec的实现中,
法一:是基于Huffman编码实现
就是神经网络的第三层(CBOW、skip-gram模型),它把训练语料中的词当成叶子节点,词在语料中出现的次数当作权值,通过构建相应的huffman树来对每一个词进行Huffman编码。这是一个比较老旧的方法。


法2:负采样
作用: 用在word2vec的实现中,
法一:是基于Huffman编码实现
就是神经网络的第三层(CBOW、skip-gram模型),它把训练语料中的词当成叶子节点,词在语料中出现的次数当作权值,通过构建相应的huffman树来对每一个词进行Huffman编码。这是一个比较老旧的方法。
法2:负采样
本文标题: word2vec实现与哈夫曼树
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